Glosar

Metodele Monte Carlo

Ce este Metodele Monte Carlo?

Metodele Monte Carlo sunt tehnici de calcul care folosesc un număr foarte mare de eșantioane aleatorii pentru a aproxima rezultate dificil de calculat analitic. Un sistem este simulat de mii de ori, cu ipoteze variate aleatoriu, iar distribuția rezultatelor este analizată. Organizațiile le folosesc pentru analiza riscurilor, planificarea proiectelor sau evaluarea portofoliilor. În IA, metodele sunt utilizate, printre altele, în învățarea prin întărire și în căutarea în arbore pentru jocuri.

Subiecte

simulare
statistică
analiza riscurilor

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Rețele bayesiene

Rețelele bayesiene sunt modele grafice care reprezintă variabilele ca noduri și dependențele lor probabilistice ca săgeți orientate. Folosind teorema lui Bayes, acestea arată cum modifică observațiile noi probabilitatea altor evenimente. Un exemplu este sprijinul pentru diagnostic: estimarea celei mai probabile cauze pe baza simptomelor observate. Punctele lor forte sunt transparența și capacitatea de a gestiona date incerte sau incomplete.

Probabilitate
Modele grafice
+1

Învățarea prin întărire (RL)

Învățarea prin întărire este o ramură a învățării automate în care un agent învață prin încercare și eroare. Acționează într-un mediu, primește recompense pentru rezultate bune și penalizări pentru cele rele și își dezvoltă astfel o strategie care maximizează recompensa totală. Exemple cunoscute sunt programele care stăpânesc jocuri de societate precum Go, controlul roboților și reglajul fin al modelelor lingvistice pe baza evaluărilor umane.

metodă de învățare
recompensă
+1

Modelare predictivă

Modelarea predictivă este nucleul tehnic al analizei predictive: pe baza unor date-exemplu cu rezultate cunoscute se construiește un model care prezice o valoare sau o clasă pentru cazuri noi. Metodele uzuale includ regresia, arborii de decizie, pădurile aleatorii și rețelele neuronale. Un model poate estima, de exemplu, prețul unei proprietăți pornind de la suprafața locuibilă, amplasare și anul construcției. Înainte de utilizare, este testat pe date păstrate deoparte, pentru a detecta supraajustarea.

modelare
predicție
+1

Model Markov ascuns (HMM)

Un model Markov ascuns (HMM) este un model statistic pentru secvențe, în care stările reale sunt ascunse și pot fi deduse doar din semnale observabile. Descrie probabilitatea ca o stare să fie urmată de alta și ca fiecare stare să producă o anumită observație. HMM-urile au fost mult timp standardul în recunoașterea vorbirii și în etichetarea părților de vorbire; astăzi sunt încă folosite, de exemplu, în bioinformatică și în analiza seriilor de timp.

Statistică
Modele de secvențe
+1